LightGBM

O LightGBM é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Microsoft Windows, Linux, Mac OS e outros sistemas operacionais. Ela se baseia em árvores de decisão com aumento de gradiente e é usada para prever os valores-alvo de um conjunto de dados por meio da criação de um modelo baseado em árvore que utiliza árvores binárias. O LightGBM é uma implementação eficiente e de alto desempenho da estrutura de aumento de gradiente. A biblioteca tem a vantagem de ser mais rápida do que os algoritmos de reforço existentes e é mais adequada para conjuntos de dados em grande escala.

O LightGBM foi desenvolvido com base na conhecida biblioteca C++ conhecida como LGBM. Essa biblioteca permite que os usuários ofereçam suporte a recursos como aprendizado distribuído, grandes conjuntos de dados e DFS. O LightGBM é uma estrutura de reforço de gradiente distribuído projetada para computação heterogênea e permite o treinamento de árvores reforçadas em dados de forma paralela.

O LightGBM pode ser executado diretamente da linha de comando ou integrado a bases de código existentes como uma biblioteca estática ou compartilhada em C++. O LightGBM oferece vantagens em relação a outras bibliotecas de aprendizado de máquina de reforço, incluindo treinamento mais rápido, maior eficiência, mais paralelismo e melhor precisão. A biblioteca é otimizada para dados esparsos, o que é melhor para grandes coleções de dados não estruturados ou semiestruturados, como imagens, texto ou áudio.

O LightGBM é popular em muitos setores, especialmente nos setores financeiro, de comércio eletrônico e de saúde. Ele tem sido usado para prever a rotatividade de clientes, analisar o comportamento de compra dos clientes, identificar tendências de mercado e otimizar o desempenho do portfólio. Também é usado na produção e na engenharia para otimizar o fluxo de trabalho e a alocação de recursos.

O LightGBM é uma biblioteca de aprendizado de máquina avançada e fácil de usar, o que o torna uma escolha popular entre cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.